Analog Neuron

[HaWe]

Das das nun mehr oder weniger Unsinn ist, wenn man sich betrachtet, wie Analaogtechnik funktioniert
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"Er ist entweder da oder er ist nicht da." ist eine Betrachtungsweise.
Zum Beispiel: ein Auto auf der Straße ist auch da oder nicht da. Je nachdem, wann ich hinschaue.

naja Moppi, wie es sich anhört bist du ja ein Fachmann auf dem Gebiet der analogen und digitalen, lernfähigen neuronalen Netze, der Physiologie und Anatomie der tierischen und menschlichen Neurone sowie der Informationstheorie...

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Nein, es funktioniert gemischt: Sowohl analog als auch digital.
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Bei den meisten praktischen Anwendungen wird zwischen "Training" und "Inferenz" unterschieden. Normalerweise ist das Training auf leistungsstarken Computern mit großen Trainingsdatensätzen durchgeführt. Die spätere Anwendung kann z.B. auf einem relativ schwachbrüstigen Mikrocontroller ( von mir aus mit KI-Beschleuniger wie der Kendryte K210 ) durchgeführt werden.

Das Zellpotential ist eine elektrische Spannung, hervorgerufen durch einen K/Na-Gradienten, ja: hier liegt etwas vor wie eine elektrische Spannung bei Kondensatoren.

Was aber zur Auslösung eines Impulses führt und auch auf trainiertem/gelerntem Verhalten beruht, das hat damit nichts unmittelbares zu tun, denn das läuft NICHT über eine "analoge" elektrische Spannung:
es sind vergleichsweise viel kleinere Zahlen von Molekülen in der Synapse: diese steigen schrittweise von Null auf 5-10 Milliarden an (in zählbaren Portions-Schritten, sowie sie aus einzelnen Vesikeln ausgeschüttet werden), und bei einem bestimmten Zwischenwert (quasi eine Integer-Zahl) dazwischen, bei dem sie an Rezeptoren andocken, wird ein kritischer Grenzwert erreicht. Das ist nicht mehr analog, sondern eben ein digitaler Integer-Zahlenwert: und dies ist das, was die Lernfunktion der Zelle ausmacht.

Sobald diese bestimmte abzählbare Anzahl an Rezeptoren einen Bindungspartner hat, depolarisiert das Neuron kurzfristig komplett, das ist das (digitale) Aktivierungsereignis: beschreibbar als 0 oder 1.

So betrachtet muss man die (analoge) Zellspannung funktionell trennen von den Mechanismen, wie das Neuron lernt und wie es auslöst, und das kann man durch rein digitale Prozesse beschreiben.


Was du über lernfähige Netze schreibst, ist genau das, was lernfähige natürliche Neuronen oder elektronische Perzeptronen ausmachen:
Es ist ein und dieselbe Struktur, die sowohl lernen kann, als auch gelerntes ausführen kann, als auch dann wieder umlernen oder dazu lernen kann, und dann wieder das neu gelernte verbessert oder erweitert wiedergeben kann, und auch dann wieder weiter lernen kann, und genau das macht ein intelligentes System ja aus.
Ein Gerät, welches nur dieses fertige gelernte Wissen wiedergeben kann, ist hingegen nicht intelligenter als eine Schallplatte.

Mir ist nicht klar, inwieweit das analoge Schaltungsbeispiel aus dem TOP zum Lernen fähig ist.